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Agent Skill · 开发

paper-translation(纸质翻译)

paper-translation 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

paper-translation 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为调用外部服务;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 7,321。

总安装 3,888周安装 162GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,296核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
MIT-0
版本
1.0.0

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:paper-translation(纸质翻译)
来源仓库:https://github.com/fandywang87/paper-translation
安装命令:
openclaw skills install paper-translation
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install paper-translation

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

提供 ArXiv 论文精读级中文翻译服务。同步到 IMA 知识库和腾讯文档的多平台支持。基于多篇论文实战经验的翻译质量保证。paper-translation 属于开发类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。需要确认翻译服务 API 权限和文档存储权限。建议了解翻译准确率和术语一致性标准。

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 OpenClaw;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 openclaw skills install paper-translation;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

paper-translation 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install paper-translation。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

paper-translation 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

paper-translation 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

paper-translation 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

paper-translation 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,888 次,近一周安装 162 次,下载 1,296 次。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

paper-translation 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
paper-translation

纸质翻译 · 本页

3,888—调用外部服务MIT-0有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

name
paper-translation
description
>

ArXiv 论文精读翻译

Base directory for this skill: {SKILL_DIR}

将 ArXiv 论文逐段翻译成中文,生成双版本 Markdown(IMA + 腾讯文档),并上传到两个平台。

三条铁律

  1. 完整翻译不精简 — 逐段翻译每个 paragraph,不遗漏任何论证细节。大模型倾向于"帮你归纳",但用户要的是精读级翻译。
  2. 译注显式标记 — 大模型解读必须用 > **[译注]**:... 引用块,绝不混入原文翻译。
  3. 简称首次标全称,后续直接用 — 首次出现标注全称并核对原文,后续不再展开。避免错误展开(如 TA=Target Attention 被误写为 Transformer Aggregator)。

标准 6 步流程

Step 1: 获取原文

web_fetch https://arxiv.org/html/<id>v<n>
  • 只 fetch 一次,节省 token
  • 同步下载图片:curl -sL -o x{n}.png https://arxiv.org/html/<paper_id>/x{n}.png
  • 下载后检查文件大小,相同大小的异常文件(404 垃圾响应)删除

Step 2: 翻译生成

  • 逐段翻译,不做精简
  • 首行元信息:原标题、arxiv 链接、年月、机构、翻译辅助大模型名称
  • 简称首次出现标全称(核对原文),后续用简称
  • 译注用 > **[译注]**:... 格式
  • 结构化排版:多级标题 + 列表 + 加粗 + 表格 + 引用块
  • 公式保留 LaTeX;\bm 全部替换为 \boldsymbol
  • 图表按原文顺序插入所在章节标题之后、小节正文之前
  • 参考文献完整列出

表格处理策略:

  • 简单表格 → Markdown 表格重写(可搜索/编辑)
  • 复杂表格(合并单元格/特殊排版)→ PyMuPDF 从 PDF 截取

Step 3: 自动化校验

翻译完成后,运行校验脚本:

python3 {SKILL_DIR}/scripts/validate_translation.py <markdown_file>

校验项:

检查项标准
章节完整性包含:摘要/引言/相关工作/方法/实验/结论/参考文献
LaTeX 兼容性\bm 出现次数 = 0
译注标记数量 > 0,格式为 > **[译注]**
参考文献条数列出供人工核对
图片链接外链格式正确

Step 4: 生成两版 Markdown

  • IMA 版:图片用 arxiv 外链 URL / base64 data URI
  • 腾讯文档版:用脚本从 IMA 版自动替换图片链接为 image_id

图片上传流程:

  1. curl -sL -o x{n}.png https://arxiv.org/html/<paper_id>/x{n}.png 下载
  2. 腾讯文档:mcporter call tencent-docs upload_image → 拿 image_id
  3. IMA:直接用 arxiv 外链 URL

详见 references/platform-compat.md

Step 5: 上传 IMA 知识库

# create_media → COS 上传 → add_knowledge(media_type=7 = Markdown)
# 如遇 code=220030(限流),sleep 15s 重试,cos_key 仍有效

Step 6: 上传腾讯文档

TITLE="【YYYY.MM|组织】XXX 中文翻译"  # 必须 ≤36 字符
jq -n --arg title "$TITLE" --rawfile mdx "$FILE" --arg cf "markdown" \
  '{title:$title, mdx:$mdx, content_format:$cf}' > /tmp/args.json
mcporter call tencent-docs create_smartcanvas_by_mdx --args "$(cat /tmp/args.json)"

mcporter 传大参数不支持 --args-file,必须用 --args "$(cat file.json)"。

命名规范(强制)

平台格式约束
腾讯文档标题【YYYY.MM|组织】XXX 中文翻译≤36 字符(按字符数,非字节)
IMA 文件名【YYYY.MM|组织】XXX 中文翻译.md同名加 .md
  • 两平台必须完全一致,不加 v2/图文版 等后缀
  • 示例:【2026.02|ByteDance】MixFormer 中文翻译

翻译后 Checklist

完成翻译后逐项确认:

  • [ ] grep -c '\\bm' = 0
  • [ ] 简称首次出现已标全称且正确
  • [ ] 译注均用 > **[译注]**:... 格式
  • [ ] 图表位置与原文章节顺序一致
  • [ ] 参考文献条数与原文一致
  • [ ] IMA 版和腾讯文档版图片格式各自正确
  • [ ] 两平台文件名/标题完全一致
  • [ ] 首行包含论文元信息(标题/链接/年月/机构/大模型名称)

效率优化

  • 只 web_fetch 一次原文(节省 token)
  • 直接生成最终版,不生成中间草稿(减少 50%+ 工具调用)
  • 图片下载 + 上传并行执行
  • 用脚本自动从 IMA 版生成腾讯文档版
  • 自动化校验脚本在上传前拦截格式问题

参考文档

平台分布

OpenClaw

94.33%
按下载量换算1,223

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

可疑

Static analysis

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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